《机器学习实战》 价值500 2019

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- d' b2 s' R: V% B- l│  
├─01.第1章 k-近邻算法
│      任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
, B# U" G  k( a8 O8 E* V│      任务02： 1.机器学习概述.mp4
( s- S6 i8 c4 m0 \0 C4 \│      任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
│      任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
│      任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
: ^2 X2 {4 M" I2 z1 _+ c* [" L│      任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
# w; C: l: X4 G2 H! M3 @│      
├─02.第2章 决策树
│      任务07：第2期 决策树（完整版）.zip
) z) l+ o2 {! U! A│      任务08： 1. 决策树原理简介.mp4
9 u0 j7 Z, u% T& d  N# s) X8 L│      任务09： 2. 决策树的构建准备工作.mp4
7 Z' V! ?+ b& `4 x, D6 L; x│      任务10： 3. 递归构建决策树.mp4
' l* v  E  t5 }, ~3 f# q7 E! F│      任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
│      任务12： 5. 决策树的可视化.mp4
; P  `. {7 w/ `! b8 f0 K│      任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
│      
$ K) E0 i! e" e├─03.第3章 朴素贝叶斯
6 f" C; c! P! ?5 J7 W; Z* m│      任务14： 第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
│      任务15： 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
│      任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
│      任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
│      任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
  r* S4 I+ w* r1 }! B' }9 Y│      任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
│      任务20： 6. 算法总结.mp4
% d6 Y9 r# ]4 K1 O│      
├─04.第4章 Logistic 回归
│      任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
1 Q; |1 ?1 {4 C) T. K' x│      任务22： 1. logistic原理概述.mp4
│      任务23： 2. 损失函数正则化.mp4
1 m& ^3 g/ B4 ~  b  ~8 P│      任务24： 3. 梯度下降法.mp4
│      任务25： 4. 梯度下降种类解析.mp4
- }0 @) _8 |2 k, R4 Z│      任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
5 {4 g' p% p, i- l8 @6 y' H│      任务27： 6. 病马案例.mp4
│      任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
│      任务29： 8. 分类算法大比拼.mp4
│      任务30： 9. 算法总结.mp4
/ Q' U! N; N( q' `│      
├─05.第5章 支持向量机
│      任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
* x1 A* i9 W; z2 T) L6 `│      任务33： 2. 补充数学公式.mp4
│      任务34： 3. smo算法流程.mp4
│      任务35： 4. 简化版smo算法.mp4
! F$ u3 F) ~  [; O│      任务36： 5. 完整版smo算法.mp4
6 m, d# H. l( v, y+ k│      任务37： 6. 核函数.mp4
0 y4 T# F( z4 q│      任务38： 7. 非线性svm.mp4
│      任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别.mp4
│      任务40： 9. 算法总结.mp4
' `8 c- ]( R9 b: K2 ?1 C  b│      
3 x$ {. B( {; q9 ^3 u* f" |├─06.第6章 AdaBoost算法
│      任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
│      任务42： 1. 集成算法概念.mp4
│      任务43： 2. adaboost算法步骤.mp4
│      任务44： 3. 构建弱分类器.mp4
│      任务45： 4. adaboost完整版函数.mp4
: y6 g% ^/ s% ^4 P% z$ C$ E1 S│      任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用.mp4
│      任务47： 6. 分类器衡量指标.mp4
│      任务48： 7. 样本不均衡问题.mp4
│      任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测.mp4
│      
├─07.第7章 线性回归
│      任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
' y! h8 d  ^* m! Q3 d# `│      任务51： 1. 线性回归概述.mp4
│      任务52： 2. 线性回归的损失函数.mp4
3 p8 o6 k. N, x4 E7 ^& h$ }1 b  n0 d│      任务53： 3. 简单线性回归python实现.mp4
) E. l  j4 T2 i" S1 I7 t7 T0 H$ ^! q( I│      任务54： 4. 局部加权线性回归.mp4
( P" c. X) ^! n  Q│      任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄.mp4
8 Y" _" }. }, z│      任务56： 6. 岭回归.mp4
6 r1 Y& a& A: m4 {' ?│      任务57： 7. lasso和向前逐步回归.mp4
│      任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
│      任务59： 9. 乐高二手成交价预测.mp4
$ o- ?8 y( [8 B│      
. ]6 d) `+ B* r& W├─08.第8章 树回归
0 K2 p& C. ~2 S4 x$ i2 L( q│      任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
$ A& L/ w4 n" K9 u. l│      任务61： 1. 决策树回顾.mp4
│      任务62： 2.cart算法概述.mp4
│      任务63： 3. cart回归树的python实现.mp4
│      任务64： 4. 回归树的sklearn实现.mp4
$ i: z2 l- L; T│      任务65： 5. 树剪枝.mp4
│      任务66： 6. 模型树.mp4
" P! c: R  I+ h│      任务67： 7. 回归树预测结果.mp4
│      任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
$ J( D6 S4 [9 f* \4 k- V│      任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
; e1 u+ |9 ^! x) T0 `│      
├─09.第9章 K-均值聚类算法
( p+ `2 x" |  }6 j│      任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
" B- m- v! v/ n. f% V│      任务71： 1. 聚类分析概述.mp4
│      任务72： 2. k均值算法原理.mp4
+ a$ z& G% M3 d3 a& Q│      任务73： 3. k均值算法的python实现（1）.mp4
9 R& r" c% X& t. l│      任务74： 4. k均值算法的python实现（2）.mp4
  G2 e- {: V6 n* r( v4 m" p! k, G│      任务75： 5. 算法验证.mp4
│      任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
│      任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
$ O: H: f: u2 u/ j8 u│      任务78： 8. 二分k均值法（1）.mp4
│      任务79： 9. 二分k均值法（2）.mp4
1 [5 B. C, c# O# O$ p. z6 ]│      任务80： 10. 聚类模型评价指标.mp4
/ L% T1 V, F$ O2 {│      任务81： 11. 轮廓系数的python实现.mp4
│      任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
│      任务83： 【附录2】归一化处理.mp4
5 \! O& W* G! Q, J) Q5 x/ U│      
% j7 d1 D3 h0 [" x' Q# w└─10.第10章 关联规则之Apriori
& h$ ?6 L% W3 P+ l9 {8 {        任务84：课件、代码及数据集下载.zip
        任务85： 1 关联分析概述.mp4
/ l: g: U' M  b0 _' f9 t/ S        任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度.mp4
        任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度.mp4
4 O# d3 d+ d; J) G1 {$ ?* ?# f        任务88： 4 关联规则的发现.mp4
        任务89： 5 apriori原理.mp4
. S/ s& n5 J$ c$ v+ X! g! ?6 X        任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）.mp4
( c/ d; U  A7 i0 Z3 @3 W& y8 e        任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）.mp4
+ C: ~0 S  W1 ]9 Q; ?        任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）.mp4
        任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）.mp4
        任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）.mp4
' C8 \5 i0 G3 ~) O( ?1 ~        任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式.mp4
7 {; \; k! Q1 H0 H0 c        任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）.mp4
        任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）.mp4
( K& c8 k5 O+ w- _        任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）.mp4
5 t% S2 H, B7 f' _! T
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zf3412

太厉害了